Raft Paper 简译
本文是对 Raft Paper 核心部分的意译，不包括原文中的如下章节：❤️ Paxos 的优缺点论述>、<4 Raft 的易理解性介绍>、<9 Raft 算法的易理解性调研与性能评估>、<10 其它类似算法>、<12 致谢> 等，并且省略了多处学术论文的例行套话，力求言简意骇，突出重点。
为求简明，本文中提到的“日志”均指“可复制日志”，“状态机”均指“可复制状态机”。
原文链接：https://raft.github.io/raft.pdf
概要
Raft 是一种用于管理日志的一致性算法。它的用途与 (multi-)Paxos 算法一样，运行效率与之相当，但它的结构与 Paxos 不同；这使得 Raft 比 Paxos 更容易理解，同时也为构建实际的系统打下了更好的基础。
为增强可理解性，Raft 对共识算法的核心要素进行了拆分，例如领导者选举、日志复制及安全性保证等；为减少系统可能处于的状态总数量，Raft 强制执行一种更严苛的一致性策略。
Raft 还包含了一种用于改变集群成员关系的新算法，它通过“联合多数”策略以保证安全性。
1. 引言
共识算法的用途，是允许多台机器组成的集群，就像一个单点实体一样运行，其中的部分机器出现故障，不影响整个集群的可用性；它们是构建大规模、高可用的软件系统的核心要素之一。
Paxos 算法的难以理解与实现困难，促使了 Raft 的诞生。我们的目标不止是算法的正确性，而且要更清楚地展示它为什么能工作。
Raft 与现存的共识算法具有很多的相似性，但它有如下几个新特征：
- 强化的领导者角色：相比其它共识算法，Raft 使用了一种强化的领导关系。例如，日志条目只能从领导者单向复制到其它机器；这简化了日志复制的逻辑，并使得 Raft 易于理解。
- 领导者选举：Raft 使用随机计时器触发选举。这使得选举冲突的解决简单而高效，而代价仅仅是在所有共识算法都必需的心跳机制之上，增加了少许的逻辑。
- 集群成员变更：Raft 使用了一种叫做“联合一致性”的方法来执行成员变更。在变更过程中，任何操作都必须同时得到两套成员配置(<新，新|旧> OR <新|旧，新>)中的多数成员的支持，方能生效；这使得集群在变更期间仍能对外提供正常的服务。
本文的剩余部分，将依次介绍状态机问题(原文第 2 部分)、Raft 共识算法细节(原文第 5 至 8 部分)。
2. 状态机
对共识算法的研究，通常无法脱离状态机的范畴。集群中的每台机器的状态机，通过执行相同的日志序列，将运算得到一致的最终状态；同时，即使其中的部分机器宕机，集群仍能正常运行。
状态机用于解决分布式系统中的各种容错问题，通常使用日志来实现，如 Figure 1 所示。集群中的每台机器都有一份存储指令的日志，供其状态机按序执行。由于所有机器的日志都完全相同，因此状态机的执行结果是确定的，它们将运算出一致的最终状态，并得到相同的输出序列。
共识算法的职责，就是保证所有日志的一致性。
一台机器上的共识模块，负责接收客户端的指令，并将其追加到自己的日志中；之后，它与集群中的其它机器的共识模块通信，确保所有机器最终都得到了完全相同的日志(即使其中某些机器中途宕机)；日志复制完成之后，每台机器的状态机将按序执行接收到的指令；最后将结果返回给客户端。如此，整个集群就表现为一个浑然一体的、高可用的状态机。
实际系统中的共识算法，通常具有如下特性：
- 除了“拜点庭将军问题”外，任何场景下都不会返回错误的结果，例如网络分区、延迟、丢包、重复、乱序等。
- 当集群中半数以上的机器可用，且互相之间及与客户端之间通信正常时，整个集群处于完全可用状态；当故障机器恢复时，可重新加入集群。
- 不依靠计时机制保证日志的一致性，因为错误的时钟或极端的延迟会带来问题。
- 在大多数场景下，一旦对集群中的大多数机器的 RPC 调用成功返回，即可判定本次指令执行成功；少数的慢速机器不影响整个集群的效率。
5. Raft 共识算法
Raft 是一种用于管理日志的算法，Figure 2 对其作了概括性的展示，Figure 3 则列出了它的核心特性，这些内容将在之后的章节中逐一介绍。
Raft 实现一致性的方式是：首先选举出一个集群领导者，然后让它全权管理日志。领导者从客户端接收日志条目(也就是客户端请求执行的指令)，之后将其复制到其他机器上，之后通知其它机器在各自的状态机中执行该日志。强化的领导者角色大大简化了日志的管理，由于日志的单向流动原则，领导者可以独自决定新的日志条目放在什么位置而不需要和其他机器协商。领导者若宕机或断网，一个新的很快就会被选举出来。
通过使用强化的领导者角色，Raft 将共识问题分解成了三个相对独立的子问题，将分别在之后的子章节中介绍：
- 领导者选举：第 5.2 部分。
- 日志复制：第 5.3 部分。
- 安全性：第 5.4 部分，另外，在 5.2 部分中提到了一个在选举时需要遵循的额外限制条件。
在介绍完共识算法之后，本章节还会涉及到系统可用性以及时序在其中扮演的角色等话题。
